{"id":107749,"date":"2026-08-05T06:30:00","date_gmt":"2026-08-05T04:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/?p=107749"},"modified":"2026-08-05T02:58:53","modified_gmt":"2026-08-05T00:58:53","slug":"con-v4-flash-deepseek-apuesta-por-ia-barata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/08\/05\/con-v4-flash-deepseek-apuesta-por-ia-barata\/","title":{"rendered":"Con V4-Flash, DeepSeek apuesta por la IA barata y no por la carrera por la potencia"},"content":{"rendered":"\n<p>Publicado a finales de julio, DeepSeek-V4-Flash-0731 es el \u00faltimo modelo de la serie DeepSeek-V4, dise\u00f1ada para ofrecer una gran eficiencia en contextos de largo plazo: reducir los costos de c\u00e1lculo y memoria sin mermar las capacidades del modelo, al tiempo que se exploran arquitecturas con menor latencia.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El modelo reproduce exactamente la arquitectura y el tama\u00f1o del DeepSeek-V4-Flash-Preview de abril (284.000 millones de par\u00e1metros, de los cuales 13.000 millones est\u00e1n activados, y un contexto de un mill\u00f3n de tokens), pero incorpora nuevas t\u00e9cnicas de posentrenamiento destinadas, en particular, a reforzar sus capacidades ag\u00e9nticas.<\/li>\n\n\n\n<li>Con V4-Flash, la apuesta de DeepSeek no es igualar el l\u00edmite en cuanto a inteligencia bruta, sino maximizar la densidad de inteligencia por par\u00e1metro activo y por d\u00f3lar.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/4BqKx\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\"><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Seg\u00fan Artificial Analysis&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-1-107749' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/08\/05\/con-v4-flash-deepseek-apuesta-por-ia-barata\/#easy-footnote-bottom-1-107749' title='V\u00e9ase: &lt;a href=&quot;https:\/\/artificialanalysis.ai\/models&quot;&gt;\u00abComparison of Models: Intelligence, Performance &amp;amp; Price Analysis&lt;\/a&gt;\u00bb.'><sup>1<\/sup><\/a><\/span><\/span> su costo medio es de solo 0,03 d\u00f3lares por prueba, es decir, aproximadamente cien veces menos que un modelo de referencia como Claude Fable 5 (3,15 d\u00f3lares).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/6W4dg\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\"><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sin modificar la arquitectura ni las capacidades b\u00e1sicas, la mejora del proceso posterior al entrenamiento permite, por tanto, aumentar considerablemente la eficiencia econ\u00f3mica del modelo. Con un mill\u00f3n de tokens de contexto, DeepSeek-V4-Flash-0731 solo consume aproximadamente el 10 % de los c\u00e1lculos (FLOP) por token generado y el 7 % de la memoria (cach\u00e9 KV) de DeepSeek-V3.2, el modelo anterior.<\/li>\n\n\n\n<li>Adem\u00e1s, V4-Flash-0731 ofrece un rendimiento superior al de DeepSeek-V4-Pro, por un tercio de su precio. Estos dos modelos pertenecen a la misma familia arquitect\u00f3nica y utilizan los mismos factores de compresi\u00f3n de la atenci\u00f3n para mejorar la eficacia en contextos largos. No obstante, difieren en su escala: 43 capas, una dimensi\u00f3n de 4.096, 256 expertos y 13.000 millones de par\u00e1metros activados para Flash, frente a 61 capas, una dimensi\u00f3n de 7.168, 384 expertos y 49.000 millones de par\u00e1metros activados para Pro.<\/li>\n\n\n\n<li>En las pruebas de rendimiento de agentes publicadas por DeepSeek, V4-Flash-0731 supera a V4-Pro-Preview en las nueve evaluaciones presentadas: 82,7 frente a 72,1 en Terminal Bench 2.1, 54,4 frente a 12,8 en DeepSWE, 76,7 frente a 52,7 en CyberGym, o incluso 70,3 frente a 55,9 en Toolathlon-Verified.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>El informe de abril a\u00fan estimaba que el V4-Pro-Max se encontraba a entre tres y seis meses de alcanzar el nivel de Estados Unidos en cuanto al razonamiento; el Flash-0731 reduce la diferencia en lo que respecta a la ejecuci\u00f3n ag\u00e9ntica.<\/li>\n\n\n\n<li>Desde su lanzamiento el 31 de julio de 2026, V4-Flash ocupa el primer puesto en la clasificaci\u00f3n semanal de uso de OpenRouter, gracias a una relaci\u00f3n calidad-precio que se traduce r\u00e1pidamente en tr\u00e1fico real.<\/li>\n\n\n\n<li>En cuanto a la licencia, DeepSeek-V4-Flash-0731, al igual que la mayor\u00eda de los modelos recientes de DeepSeek, se publica bajo licencia MIT: se permite su uso comercial, su modificaci\u00f3n y su redistribuci\u00f3n. <a href=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/07\/17\/kimi-k3-el-nuevo-modelo-ia-chino-en-la-frontera-de-open-source\/\">Kimi K3<\/a>, por el contrario, exige a cualquier empresa que supere los 20 millones de d\u00f3lares de facturaci\u00f3n anual que firme un acuerdo comercial espec\u00edfico.<\/li>\n\n\n\n<li>DeepSeek tambi\u00e9n publica el m\u00f3dulo \u00abdraft\u00bb, junto con las versiones iniciales de V4-Flash y V4-Pro, que se utiliza para la decodificaci\u00f3n especulativa \u2014una t\u00e9cnica que acelera la inferencia al hacer que un modelo peque\u00f1o prediga varios tokens a la vez, predicciones que luego verifica el modelo principal\u2014, as\u00ed como el c\u00f3digo que permite entrenarlo:&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-2-107749' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/08\/05\/con-v4-flash-deepseek-apuesta-por-ia-barata\/#easy-footnote-bottom-2-107749' title='V\u00e9ase: &lt;a href=&quot;https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2607.05147&quot;&gt;DSpark: \u00abConfidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation&lt;\/a&gt;\u00bb, 6 de julio de 2026.'><sup>2<\/sup><\/a><\/span><\/span> Moonshot, por su parte, conserva una ventaja estructural a la hora de ofrecer K3 en su propia infraestructura: su borrador, derivado del ajuste fino de una capa MTP que a su vez ha sido preentrenada con el modelo base, no se ha publicado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>En una conversaci\u00f3n con inversores celebrada en mayo,&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-3-107749' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/08\/05\/con-v4-flash-deepseek-apuesta-por-ia-barata\/#easy-footnote-bottom-3-107749' title='Fred Gao, &lt;a href=&quot;https:\/\/www.fredgao.com\/p\/deepseeks-liang-wenfeng-breaks-his?hide_intro_popup=true&quot;&gt;\u00ab&lt;\/a&gt;&lt;a href=&quot;https:\/\/www.fredgao.com\/p\/deepseeks-liang-wenfeng-breaks-his?hide_intro_popup=true&quot;&gt;DeepSeek&amp;#8217;s Liang Wenfeng Breaks His Silence&lt;\/a&gt;\u00bb, 23 de julio de 2026.'><sup>3<\/sup><\/a><\/span><\/span> el cofundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, insist\u00eda en que la publicaci\u00f3n de los pesos no permite autom\u00e1ticamente a los proveedores externos igualar el costo de inferencia de DeepSeek: alcanzar el mismo costo por token requiere numerosas optimizaciones que pocas empresas tienen la capacidad de implementar.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En \u00e9l tambi\u00e9n describ\u00eda la principal diferencia entre China y Estados Unidos: la capacidad de c\u00e1lculo y las GPU. La falta de potencia de c\u00e1lculo reduce directamente el tama\u00f1o de los modelos y el n\u00famero de experimentos que se pueden llevar a cabo en paralelo, y por lo tanto la calidad de los modelos; afirma que intenta conseguir el mayor n\u00famero posible de GPU, siempre que su precio sea razonable.<\/li>\n\n\n\n<li>Seg\u00fan \u00e9l, el modelo econ\u00f3mico cuenta con una base s\u00f3lida: incluso sin una nueva disrupci\u00f3n tecnol\u00f3gica, la venta de API podr\u00eda bastar para que DeepSeek fuera rentable y para sostener una empresa que cotiza en bolsa.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A finales de julio, la empresa china DeepSeek, l\u00edder en IA de bajo costo, ha publicado la nueva versi\u00f3n de su modelo \u00abFlash\u00bb: cien veces m\u00e1s barato que Claude Fable 5, el modelo m\u00e1s avanzado de Anthropic, gratuito y de libre reutilizaci\u00f3n, ya se sit\u00faa a la cabeza de los usos en la plataforma OpenRouter. <\/p>\n","protected":false},"author":40,"featured_media":107727,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"templates\/post-briefings.php","format":"standard","meta":{"_acf_changed":true,"_trash_the_other_posts":false,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":4,"_lgc_tts_voice":"","_lgc_tts_publish":false,"_lgc_tts_history_item_id":"","_lgc_tts_generated_at":"","_lgc_tts_status":"","_lgc_tts_error":"","footnotes":""},"categories":[464],"tags":[],"staff":[154],"editorial_format":[1472],"serie":[],"audience":[],"geo":[197],"class_list":["post-107749","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-poderes-de-la-ia","staff-victor-storchan","editorial_format-analisis","geo-asia-oriental"],"acf":{"open_in_webview":false,"accent":"default","_thumbnail_id":107727,"excerpt":"A finales de julio, la empresa china DeepSeek, l\u00edder en IA de bajo costo, ha publicado la nueva versi\u00f3n de su modelo \u00abFlash\u00bb: cien veces m\u00e1s barato que Claude Fable 5, el modelo m\u00e1s avanzado de Anthropic, gratuito y de libre reutilizaci\u00f3n, ya se sit\u00faa a la cabeza de los usos en la plataforma OpenRouter. 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